Use of traditional medicine and control of hypertension in 12 African countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of traditional medicine (TM) is widespread in sub-Saharan Africa as a treatment option for a wide range of disease. We aimed to describe main characteristics of TM users and estimate the association of TM use with control of hypertension. METHODS: We used data on 2128 hypertensive patients of a cross-sectional study (convenience sampling), who attended cardiology departments of 12 sub-Saharan African countries (Benin, Cameroon, Congo, Democratic Republic of the Congo, Gabon, Guinea, Côte d'Ivoire, Mauritania, Mozambique, Niger, Senegal, Togo). To model association of TM use with odds of uncontrolled, severe and complicated hypertension, we used multivariable mixed logistic regressions, and to model the association with blood pressure (systolic (SBP) and diastolic (DBP)) we used mixed linear models. All models were adjusted for age, sex, wealth, adherence to hypertension conventional treatment and country (random effect). RESULTS: A total of 512 (24%) participants reported using TM, varying across countries from 10% in the Congo to 48% in Guinea. TM users were more likely to be men, living in rural area, poorly adhere to prescribed medication (frequently due to its cost). Use of TM was associated with a 3.87 (95% CI 1.52 to 6.22)/1.75 (0.34 to 3.16) mm Hg higher SBP/DBP compared with no use; and with greater odds of severe hypertension (OR=1.34; 95% CI 1.04 to 1.74) and of any hypertension complication (OR=1.27; 95% CI 1.01 to 1.60), mainly driven by renal complication (OR=1.57; 95% CI 1.07 to 2.29) after adjustment for measured confounders. CONCLUSIONS: The use of TM was associated with higher blood pressure, more severe hypertension and more complications in Sub-Saharan African countries. The widespread use of TM needs to be acknowledged and worked out to integrate TM safely within the conventional healthcare.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».